Metodologia Badań Psychologicznych 02

Krzysztof Basiński

Zmienne

Zmienne

  • Zmienna - jakakolwiek własność lub cecha, która przyjmuje różne wartości u różnych ludzi, w różnych sytuacjach etc.
  • Przykłady:
    • Wiek
    • Płeć
    • Nastrój
    • Agresywność
    • Inteligencja
    • Neurotyzm

Operacjonalizacja zmiennej

  • Nie wszystkie pojęcia (zmienne konceptualne) można wprost badać empirycznie
  • Przykłady - inteligencja, osobowość, poczucie kontroli
  • Operacjonalizacja to definiowanie zmiennej przez pryzmat obiektywnych, empirycznych wskaźników (np. wynik testu na inteligencję)
  • Definicja operacyjna: np. inteligencja = wynik testu Wechslera

Typy zmiennych

  • Zmienne jakościowe
  • Zmienne ilościowe

Typy zmiennych (skal pomiarowych)

  • Zmienne kategorialne (categorial)
  • Zmienne ciągłe (continous)

Zmienne kategorialne: typy

  • Zmienna nominalna (nominal) – dwie lub więcej kategorii, jednak kategorie są nieuporządkowane
  • Zmienna dychotomiczna (dichotomous) – specjalny rodzaj nominalnej, przybiera tylko dwie, przeciwstawne kategorie
  • Zmienna porządkowa (ordinal)– kategorie można uporządkować, jednak nie można porównywać ich ze sobą

Zmienne ciągłe: typy

  • Zmienna przedziałowa (interval) – zmienna przybiera wymierne wartości, które można porównywać
  • Zmienna ilorazowa, stosunkowa (ratio) – zmienna przedziałowa z punktem zerowym (można powiedzieć, że czegoś jest np. „dwa razy więcej”)

Hipotezy

Ogólny model pracy naukowej

nauka_model

Hipotezy

  • Teorie są najczęściej “za duże”, żeby je w całości weryfikować za pomocą pojedynczych badań
  • Hipoteza badawcza - konkretna, falsyfikowalna predykcja na temat związku pomiędzy dwiema lub więcej zmiennymi
  • Hipoteza zakłada związek pomiędzy zmiennymi i najczęściej mówi o kierunku tego związku
  • Najprostsze hipotezy łączą dwie zmienne, ale może być więcej

Przykłady hipotez badawczych

  1. Neurotyzm wiąże się z większym ryzykiem psychopatologii
  2. Wysoki poziom lęku wiąże się z krótszym zwlekaniem z podjęciem leczenia onkologicznego
  3. Słuchanie muzyki zmniejsza natężenie odczuwanego bólu
  4. Słuchanie muzyki zwiększa natężenie odczuwanego bólu

Hipotezy kierunkowe

  • Hipoteza kierunkowa to taka, która zakłada kierunek zależności między dwiema zmiennymi
  • W takiej hipotezie mamy zmienną / zmienne niezależne (predyktory) i zmienną zależną (outcome)
  • Zmienna niezależna wyjaśnia zmienność zmiennej zależnej

Skąd wziąć dobre pytania badawcze/hipotezy?

  • Z prawdziwego życia
  • Inspiracją mogą być problemy praktyczne
  • Można weryfikować twierdzenia “zdroworozskądkowe”
  • Z literatury

Parę pytań, które warto sobie zadać

  • Jakie są możliwe przyczyny jakiegoś zjawiska (cechy, zachowania)?
  • Jakie są możliwe konsekwencje jakiegoś zjawiska?
  • Czy zjawisko dotyczy wszystkich ludzi, czy tylko niektórych?
  • Czy zjawisko występuje zawsze czy tylko w określonych sytuacjach?

Czym charakteryzują się dobre pytania badawcze

  • weryfikowalne
  • Są interesujące
  • Są ważne dla świata

Populacja, próba, metody doboru

Populacja i próba

  • Populacja - ogół osób, do których odnosi się dana teoria psychologiczna (np. populacja wszystkich ludzi, populacja kobiet, populacja niemowląt)
  • Najczęściej nie możemy zbadać całej populacji ze względów praktycznych
  • Badamy tylko określona cześć populacji - próbę
  • Jest wiele różnych metod doboru próby

Metody doboru próby

  • Probabilistyczne
    • Dobór prosty losowy (simple random sampling)
    • Dobór warstwowy (stratified sampling)
    • Dobór systematyczny (systematic sampling)
  • Nieprobabilistyczne
    • Dobór przypadkowy (convenience sampling)
    • Dobór kwotowy (quota sampling)
    • Kula śniegowa (snowball sampling)
  • I wiele, wiele innych…

Obrazki z towardsdatascience.com

Dobór prosty, losowy

  • Każda osoba z populacji ma równą szansę dostania się do próby
  • Potrzebny operat losowania

Dobór prosty, losowy

prosty losowy

Dobór warstwowy

  • Dobór pod względem jakiejś ważnej charakterystyki
  • Najpierw trzeba wyłonić ważne charakterystyki, co bywa trudne
  • W obrębie warstw stosujemy dobór prosty losowy

Dobór warstwowy

Dobór warstwowy

Dobór systematyczny

  • Jeśli dysponujemy populacją uszeregowaną, możemy wybrać co n-tą osobę z szeregu
  • Często w badaniach medycznych (np. co trzecia osoba rejestrująca się do onkologa w WCO)
  • Metoda dobra jeśli tylko lista nie zawiera w sobie ukrytego porządku

Dobór systematyczny

Dobór systematyczny

Dobór przypadkowy

  • Kto się nawinie
  • Najczęstszy przypadek w badaniach psychologicznych
  • Może nie stanowić problemu, może stanowić ogromny problem

Dobór kwotowy

  • Zakładamy liczebności osób o zadanych cechach obecne w populacji
  • Rekrutujemy badanych aż osiągniemy te liczebności

Kula śniegowa

  • Rekrutujemy badanego, po czym każemy mu przyprowadzić ludzi podobnych do niego
  • Zupełnie niepoprawne metodologicznie, ale czasem jest to jedyna opcja, jeśli badamy bardzo specyficzne populacje/bardzo rzadkie cechy

Próba a populacja

  • Skąd wiemy, że zależność wykryta w próbie jest obecna w populacji? Nawet jeśli mamy najlepszy, najbardziej reprezentatywny dobór próby.
  • Nie wiemy
  • Możemy przypuszczać z określonym prawdopodobieństwem
  • Do określenia tego prawdopodobieństwa potrzebujemy testów statystycznych

Podstawowe rodzaje zależności statystycznych

Podstawowe rodzaje zależności statystycznych

Różnice pomiędzy grupami - przykładowe hipotezy

  • Kobiety są bardziej rozmowne niż mężczyźni
  • Ludzie rozmawiający przez telefon w czasie jazdy samochodem gorzej prowadzą samochód niż ludzie nie rozmawiający przez telefon
  • Ludzie z kultury amerykańskiej są bardziej indywidualistyczni niż ludzie z kultury polskiej

Czy mężczyźni są wyżsi niż kobiety?

Rozkład wzrostu w próbie

Rozkład wzrostu w zależności od płci

Czy mężczyźni są wyżsi niż kobiety?

Czy mężczyźni są wyżsi niż kobiety?

Wykres ramka-wąsy (Tukey)

  • Box-and-whiskers plot
  • W środku mediana
  • Ramka od Q1 do Q3
  • Wąsy od min do max bez obserwacji odstających

Czy mężczyźni są ciężsi niż kobiety?

Korelacje

Waga wiąże się ze wzrostem? (N=100)

Waga wiąże się ze wzrostem? (N=100)

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

Waga a wzrost (N=10000)

Waga a wzrost (N=10000)

## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'

Waga, wzrost a płeć?